Python3.5 学习十

多进程：

多线程和多进程的区别：

Python多线程不适合CPU操作密集型的任务，适合IO操作密集型的任务（IO操作不占用CPU）

Python折中解决多线程不能真正同步运算的方案是：起多个进程，每个进程中的线程都可以同时在多核中运行，缺点是不能共享内存数据。

协程：微线程，用户自己控制，CPU不切换。举例：yield就是协程的一种实现

　　遇到IO操作就切换

Gevent是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现高效同步或异步编程。在Gevent中用到的主要模式是Greenlet。它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。Greenlet全部运行在主程序操作系统的进程内部。但他们被协作式的调度。

论事件驱动与异步IO：

通常，我们写服务器处理模型的程序时，有以下几种模型：

1 每收到一个请求，都启动一个进程

2 每收到一个请求，都启动一个线程

3 每收到一个请求，放入一个事件列表，让主进程通过非阻塞I/O方式来处理请求（协程）

上面几种方式：各有千秋：

1，由于创建新的进程的开销比较大，所以会导致服务器性能比较差，但实现比较简单。

2，由于要设计到线程的同步，有可能会面临死锁等问题。

3，在写应用程序代码是，逻辑比前两种都复杂。

综合考虑各方面因素，一般普通使用第三种方式进行网络服务器程序编写

在Linux下分析Socket多并发各种实现模型的效率分析：

1　　阻塞模型　　在数据接收时等待、等待数据从内核内存copy到用户内存中等待时会卡住

2　　非阻塞模型　　在等待数据从内核内存copy到用户内存中等待时会卡住

3　　同步/O多路复用　　就是我们说的select，poll，epoll，有些地方也成这种IO方式为event driven IO。select/epoll的好处就是在于单个process就可以同时处理多个网络连接的IO。它的基本原理就是select，poll，epoll这个function会不断的轮训所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。

4　　信号驱动IO　　在请求数据时，给予请求，不需要等待，可以做其他事情，带请求数据准备好了，回送一个信号以驱动再次过来取数据。

5　　异步IO　　其实用的很少，先看一下它的进程：

　　只需告知要求数据的请求，然后请求进程就可以去做自己的事情，服务器会帮助请求数据，数据从系统内核转存到用户内存，然后送给请求的进程，最后给进程发送一个完成的信号。效率达到最高。

异步IO实例：select解析Socket实例　　请参见80180814

　　　　　　另一种实现：用selectors实现

本节作业：　　用select或者selectors完成FTP上传下载的多并发效果